不再只比基準分數——中國AI靠「開源、低價、快速部署」在三大指標上全面領先美國

甚至在美國企業的API流量中，中國模型在2026年中達到每週**46%**的峰值；同一區間內，美國原產模型僅佔35.7% 。

2. Hugging Face下載量：中國成為全球最大開源模型來源國

在截至2026年中的一年內，中國開發的開源權重模型佔了Hugging Face所有下載量的41%，而美國模型為36.5% 。這讓中國成為該平台上最大的可辨識國家來源 。

阿里巴巴的Qwen在2025年9月超越Meta的Llama，成為Hugging Face上最多下載的LLM家族 。到了2026年1月，Qwen累計下載量突破10億次 。一份學術報告《ATOM Report》指出，中國開源模型在2025年8月就已超越美國模型的累積下載量，到2026年3月差距更擴大至超過4億次下載 。

一個重要的前提是：這項數據高度集中。Hugging Face上前200個模型（僅佔所有模型的0.01%）就貢獻了49.6%的下載量 ，因此領先主要由少數爆款（DeepSeek R1、Qwen、MiMo）驅動，而非廣泛的生態系。不過，趨勢依然明確。

3. 全球南方採用：價格與客製化決勝

在非洲的科技中心，開發者正在用中國模型取代功能更強大的美國模型，理由很簡單：便宜、免費取得、而且可以自行修改 。烏干達一家新創公司就利用阿里巴巴的模型打造了一個在地化AI工具「Sunflower」 。

中國AI公司正與主權國家合作，為那些被美國中心模型忽略的語言和產業打造在地化的LLM 。在2026年7月的世界AI大會上，中國國家主席習近平承諾在五年內為發展中國家提供5,000個AI培訓名額——這是一項直接鎖定生態系長期依賴的投資 。

哈德遜研究所指出，對於開發中的東南亞國家而言，中國的模型**「令人難以抗拒」**，因為美國模型雖然更先進，但太貴、太難取得 。一份微軟報告發現，全球南方超過60%的AI流量現在是基於中國的開源AI模型 。

為什麼會發生這種轉變？

AI市場正變成一場以可負擔性和部署速度為核心的基礎設施戰爭，而不是基準測試競賽。中國的開源權重模型提供：

• 極低的成本——無論是運作還是客製化，在美國API定價高不可攀的市場中極具競爭力 。
• 開源權重可用性——開發者可以進行微調、蒸餾、部署在本地硬體上，不受供應商綁定 。
• 多元生態系快速迭代——至少十幾個中國機構正在產出最先進的開源模型，競爭壓力壓低成本並加速發布週期 。
• 刻意的外交策略——培訓計畫、政府支持的夥伴關係，以及對少數語言的關注，在南方國家建立長期依賴 。

重要的保留意見

• 集中化風險：Hugging Face上0.01%的模型（前200名）佔了49.6%的下載量，領先是由少數爆款驅動 。
• 企業安全疑慮：部分美國開發者擔心經由中國模型的資料可能被中國政府存取 。
• 硬體依賴：訓練用的基礎設施仍高度依賴美國主導的供應鏈——Nvidia GPU 。

儘管如此，採用趨勢非常明確：AI競賽已經進入一個「可用性與可負擔性比基準分數更重要」的階段，而中國已經建立起難以撼動的領先地位。